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改进类平衡的ADASYN（SMOTE的扩展）：利用合成少数类样本减少数据集中的类别不平衡-MATLAB实现

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简介：
本文介绍了一种基于MATLAB实现的数据预处理方法，通过改进的ADASYN算法来应对机器学习中常见的类别不平衡问题。相较于传统的SMOTE算法，该方法能够更有效地生成少数类的新样本，从而提高模型在少数类上的预测性能。 本次提交实现了论文《ADASYN：用于不平衡学习的自适应合成采样方法》（H. He、Y. Bai、EA Garcia 和 S. Li著）中提出的 ADASYN 算法。该算法旨在通过在现有少数类示例之间进行线性插值来生成新样本，以改善类别平衡。这一技术本身被称为 SMOTE 方法（合成少数过采样技术）。ADASYN 是 SMOTE 的一种扩展形式，在两个类别之间的边界附近而非仅限于少数类内部创建更多实例。此外还提供了用于生成提交标题图的演示脚本。

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  • 改进类平衡的ADASYN（SMOTE的扩展）：利用合成少数类样本减少数据集中的类别不平衡-MATLAB实现
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    本文介绍了一种基于MATLAB实现的数据预处理方法，通过改进的ADASYN算法来应对机器学习中常见的类别不平衡问题。相较于传统的SMOTE算法，该方法能够更有效地生成少数类的新样本，从而提高模型在少数类上的预测性能。 本次提交实现了论文《ADASYN：用于不平衡学习的自适应合成采样方法》（H. He、Y. Bai、EA Garcia 和 S. Li著）中提出的 ADASYN 算法。该算法旨在通过在现有少数类示例之间进行线性插值来生成新样本，以改善类别平衡。这一技术本身被称为 SMOTE 方法（合成少数过采样技术）。ADASYN 是 SMOTE 的一种扩展形式，在两个类别之间的边界附近而非仅限于少数类内部创建更多实例。此外还提供了用于生成提交标题图的演示脚本。
     
  • SMOTE的Matlab实现-合成少数类过采样技术
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    本项目提供了一种在Matlab中实施SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）的方法。通过生成人工少数类样本，该方法有效解决了分类问题中的数据集不平衡现象。 SMOTE的MATLAB代码可以用于处理不平衡数据集问题。通过生成少数类样本的合成实例来平衡不同类别之间的比例，从而提高机器学习模型在少数类上的性能。实现这一方法需要仔细设计算法以确保新生成的数据点能够有效增强训练集的质量，并且保持原有的分类边界和模式不变性。
     
  • KEEL中的类别不平衡数据集.rar
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    本资源包含解决机器学习中类别不平衡问题的数据集和相关研究资料，适用于学术研究与模型训练。 本资源提供KEEL不平衡数据集，涵盖各行各业的真实数据。这些数据集的不平衡率从1点几到几百不等，非常适合用于不平衡数据分类的研究。
     
  • 分类中的不平衡数据集问题
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    简介：本文探讨了在机器学习中常见的分类任务里，当各类别样本分布极不均衡时所面临的问题及挑战。 面对不均衡数据集的多分类和两分类问题时，可以使用极限学习机源码来解决相关挑战。这种方法能够有效应对类别分布不平衡的情况，并提供准确的预测结果。
     
  • SMOTE的Matlab实现——解决机器学习中类不平衡问题的方法（含ADASYN等技术）
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    本文章介绍了如何使用MATLAB实现SMOTE算法，并探讨了其在处理机器学习中类别不平衡问题上的应用，同时涵盖了ADASYN及其他相关技术。 在机器学习中处理不平衡数据集是一个常见问题。例如，在银行的信用评估数据集中，97%的客户能够按时还款，而只有3%的客户无法按时付款。如果模型忽略了这3%违约率较高的群体，则尽管整体准确率可能很高，但该模型可能会给银行带来巨大损失。 因此，我们需要采取适当的策略来平衡这类不平衡的数据集。许多研究论文提出了各种技术解决方案，包括过采样和欠采样等方法以应对数据分布不均的问题。这里提到的存储库实现了一些这样的技术手段，并特别提到了一种合成少数类过采样技术（SMOTE）。 **参数：** - sample: 少数类别样本的2D numpy数组 - N: SMOTE生成的新样本数量 - k: 最近邻的数量，必须满足k <= number of minority class samples **属性：** - newIndices: 新合成样本在原始少数类数据集中的索引位置
     
  • MATLAB中的SMOTE代码与ADASYN：不平衡数据学习的自适应过抽样技术
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    本文介绍了在MATLAB环境下实现的SMOTE和ADASYN两种算法，并探讨了它们在处理分类问题中不平衡数据集时的应用及优势。 SMOTE的Matlab代码用于不平衡学习中的自适应合成采样方法ADASYN是一个Python模块，它为倾斜的数据集实现了自适应过采样技术。许多机器学习算法在处理大量倾斜的数据集时遇到困难。如果您的数据集有1000个示例，其中950个属于Haystack类，其余50个属于Needle类，则很难预测新数据中哪些是Needle类别。该算法的作用是通过向现有少数类别的样本添加一些半随机噪声来创建新的人工数据。 要使用ADASYN模块，请先确保已安装以下依赖项：pip、numpy、scipy和scikit-learn。然后，您可以运行如下命令进行安装： ``` pip install git+https://github.com/stavskal/ADASYN ``` 在成功安装软件包后，您可以通过下面的代码继续使用它： ```python from adasyn import ADASYN adsn = ADASYN(k=7, imb_threshold=0.6, ratio=0.75) new_X, new_y = adsn.fit_transform(X, y) # 对您的不平衡数据进行处理 ``` 上述代码中，`X` 和 `y` 是您原始的数据集和标签。
     
  • SMOTEBoost算法在MATLAB中的实现：解决数据类别不平衡问题
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    本文介绍了一种基于MATLAB的SMOTEBoost算法实现方法，专注于改善机器学习中常见的数据类别不平衡问题。通过结合过抽样技术和自适应 boosting 方法，该技术有效提升了少数类别的分类精度和模型整体性能。 这段文字描述了SMOTEBoost算法的功能及其工作原理。它旨在解决数据集中的类别不平衡问题，特别是在少数类别的样本较少的情况下。SMOTEBoost结合使用过采样技术（如SMOTE）与提升方法（例如AdaBoost），通过在每次迭代中增加合成的少数类样本的数量来改善模型对这些稀有情况的学习能力。 传统上，在处理类别不均衡的数据集时，标准的boosting算法倾向于关注多数类别的实例。这会导致即使在后续轮次中也难以纠正对于少数类别的偏差学习。然而，通过引入SMOTE技术到每一轮的提升过程中，可以增加训练集中少数类样本的比例，并且改进了对这些类别特征的学习效果。 此外，这种方法不仅有助于改善偏态数据集中的分类性能，还增加了集成模型内部各个分类器之间的多样性。这是因为每次迭代中生成的是不同的合成样本集合，从而避免了过度拟合特定的少数类实例的问题。
     
  • 类平衡损失：以有效样本数为基础的类平衡方法。CVPR 2019
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    本文在CVPR 2019上提出了一种基于有效样本数的类平衡方法——类平衡损失，旨在解决类别不平衡问题，提高模型性能。 本段落的Tensorflow代码基于有效样本数进行类平衡损失计算。所使用的环境为Python 3.6与TensorFlow 1.14版本，并采用长尾数据集（CIFAR）。所有使用到的数据均以.tfrecords格式提供，这些数据由src/generate_cifar_tfrecords.py脚本生成原始CIFAR数据及src/generate_cifar_tfrecords_im.py脚本用于生成长尾CIFAR。有效样本数的直观显示可以参考data.ipynb文件。 关键实施细节如下： - 培训与评估：我们提供了3个.sh脚本来进行模型训练和性能评估。
     
  • SMOTE（合成少数类过采样技术）：SMOTE函数的输入维度为r,...
    优质
    简介：SMOTE是一种用于处理分类不均衡问题的数据过采样方法。通过生成少数类样本的合成数据，提高模型性能。其核心在于创建新的少数类样本，以解决机器学习中类别分布不平衡的问题。 SMOTE（Synthetic Minority Over-Sampling Technique）函数以维度为(r,n)的特征向量和维度为(r,1)的目标类作为输入，并返回维度同样为(r,n) 的最终特征向量final_features 和 维度为(r,1) 的目标类。该方法基于N. Chawla、K. Bowyer、L. Hall 和 W. Kegelmeyer的研究成果，即“Smote：合成少数过采样技术”。
     
  • 不平衡数据过采样：SMOTE及其相关算法的MATLAB实现-...
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB中实现SMOTE及其他用于处理分类问题中不平衡数据集的过采样算法。通过代码示例和理论解释，帮助读者理解和应用这些技术来提升模型性能。 本段落概述了SMOTE及其相关算法的实现情况： - SMOTE (Chawla, NV. et al., 2002) - 边界 SMOTE (Han, H. et al., 2005) - ADASYN（He，H. et al., 2008） - 安全级别的SMOTE （Bunkhumpornpat, C. 等人，2009） 具体参考文献如下： Chawla, NV, Bowyer, KW, Hall, LO & Kegelmeyer, WP (2002). SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique. Journal of Artificial Intelligence Research 16：321-357. Han, H., Wang, WY 和 Mao，BH (2005)。Borderline-SMOTE：不平衡数据集学习中的一种新的过采样方法。在智能计算国际会议上（第878-887页）。斯普林格，柏林，海德堡。 He, H. et al., 2008. ADASYN: Adaptive Synthetic Sampling Method for Imbalanced Learning. Bunkhumpornpat, C. 等人 (2009). 安全级别的SMOTE。